大家好，楼主 2019 年秋季入读 Duke MQM, 说一下入读体验，以供给拿到 offer 的师弟师妹一个参考。尽量站在客观的角度复述，但可能由于个人情感偏向还是很难做到完全客观。
结论：总体的入读体验很好，校友资源非常强大，就业服务也很走心。就业的话，几个月前公布了 2019 届毕业生的就业报告，印证了上一届 MQM 师兄师姐跟我说过的话：想留美的都能留下来。国际生就业总体薪资中位数（加上 bonus 和 compensation 等）税前大约十一万五千美刀，比 2018 届提升了一些。
机遇：
- 名声好。学校及学院在美国名气很好，fuqua 被认为美国前十商学院，杜克大学也是全美前十院校。MQM 项目的名声也很棒。
- 同学氛围好。这一点是我个人比较主观的看法，是基于和我所了解的其他学校的比较。大部分 MQM 同学都是 Team Fuqua 文化坚定的支持者，同学总体互帮互助，很暖心。
- 校友人脉资源丰富。首先 MQM 的师兄师姐是出了名的愿意帮助你，毕竟大家都是 MQM 的开路人，很愿意内推 MQM 的师弟师妹。除了MQM，相当大比例的 Fuqua 的 MBA 校友也很乐意帮你，跟你 phone call 告诉你怎么准备面试，帮你内推。回国的话，朝 Fuqua 的师兄师姐寻求帮助可能更容易些，毕竟在国内的 Fuqua 校友更少一些，大家关系更亲近。
- 就业服务良心。客观评判和 Fuqua MBA 的就业服务还是有差距，毕竟 Fuqua 的 MBA 一大把一大把的进美国 MBB,Fuqua 的 MBA 绝对是北美的顶级咨询和投行的 Target school，而且 FLAG 基本都是要来 Fuqua 学院里招 manager MBA candidate 的 MQM 的就业服务和 MBA 比还是要逊色一个级别的，毕竟 FLAG 和 MBB 不会来 Fuqua 直接招 MQM，但总体来说我个人很满意了。Career 的 workshop 非常多，对求职的前期准备工作帮助非常大；你的简历和求职信可以一对一修改；分 4 个不同的 Track 提供各种公司的信息；从 phone interview,behavior interview 一直到 case interview 提供了系统的准备资料，还买了专门的 interview 软件来帮助大家模拟 interview，当然你也可以预约 career coach 来一对一模拟实战面试。Fuqua 还专门有个内部求职网站，都是 Fuqua 校友内推或者直接招人，作为 MQM 学生直接点击上传简历和求职信就可以了。每周平均收到两到三次 MQM career 邮件，都是各种建议投递的岗位，校友分享会以及其他求职信息，MQM career service 真的很良心。除此以外，你还可以参加杜克大学的春季秋季两次校园招聘会。
- 对 soft skill 的培养很到位，business communication, creative thinking and collaboration, negotiation 等课程对你整体 soft skill 会是很大的提升。其实个人感觉在美国找工作，除了具备基本的 analytical skill 等 tech 方面的技能，如何讲好你的故事更重要一些。往年一些不是很 tech 的师兄师姐凭借外向和好的沟通技巧拿到了项目薪水最高的几个 offer（大概 14 万刀）。 在这一点上，MQM 的培养能帮助很多，也是 MQM 在美国商业分析硕士项目里最大的亮点。
- 绝大部分同学们真的很优秀！各种层面的牛人很多，每个人都有很值得学习的亮点。
- 大多数情况下，你在 MQM 的队友是你一辈子的朋友和财富。
- 以后如果要申请 Duke MBA，很有优势。
挑战：
- 如果要找 software engineer 或者下定决心找 data scientist 岗位，MQM 可能不适合你。在这个项目里，你转码做 software engineer 的可能性几乎为 0，少部分人做 data scientist 是基于本科的扎实的统计或者编程基础，或者之前就有亮眼的数据科学大厂实习。
- 不如 DS 专业 technical，在 BA 项目里也不算特别 technical.不过这点真的要分具体的 track，在 finance track 的同学考 fixed income，三个小时期末考写了几百行代码，真的是贴近 finance 业界实战级别了。Finance track 的 intermediate finance 也很贴近业界实战，我们队一共五个人，一个 CFA 三级（操盘公司 1 billion 的 portfolio manager），一个 CFA 二级，外加两个 BU 和 WFU 学 finance 的，再加上我一个本科学统计的，每次做 team assignment 平均要花十几个小时才能写完。上完这门课两个 finance track 的同学拿到了 Dimensional Fund 的 full time 岗位（这门课平时作业是真的 tech）。四个 track 基本的 data skill 都能掌握，主要教授 SQL, TABLEAU, R 有些作业是用 Python.另外 data science for business 这门课，去年是哈佛的教授上的这门课，今年是 MIT 的 2006 年毕业的博士 Alexandre Belloni 教授上的这门课，很 tech。个人感觉要找 analytics 非 DS 岗位，认真学足够了（良心话）。
- MQM 就业多偏向 analytical 岗位。而随着越来越多学校开设 BA 项目，以及 BA 项目的扩招趋势，analytical 岗位的风口正在消失。很有可能在三五年后，BA 硕士项目将不再是大热门。
- 学习和就业压力大。项目是 10 个月，决定了大部分同学是很难喘过气来在学业和就业中游刃有余的。SQL 课程教得很到位，据教授本人所说，sql 的作业相当于谷歌上能找的 sql 题最难的级别，所以一次个人 SQL 作业能写一整天都不一定写出来。不过找工作的时候，MQM 同学普遍不虚 SQL.Tableau 同理，大部分同学上完 data visualization，再自学刷两天题，考个tableau certificate 基本是板上钉钉的事（最起码我认识的陆本都比较轻松拿到证了）。大部分 MQM 同学是在 4-6 月份定下满意的工作 offer，找工作的时候压力很大。
- 地理位置巨村。找工作 relocation 很花精力。有时候很羡慕在纽约或者洛杉矶的项目。
- 今年申请人数听说增加了蛮多，本来录取难度就挺高，今年可能会更高一点。再加上疫情的影响，一部分陆本的学生可能会遇到签证能否按时办下来的挑战。
- Class size 不出意外会稳定在 220-230 人。虽然 BA 总体都在扩招，但 class size 是同学们必须要考虑的一点。不过从上专业课的角度，分四个 track，每个 track 平均 55 人，倒也还好。
- 美国就业总体形势是一年比一年差，所以找工作遇到的困难是比往年的师兄师姐更大的（今年蛮多好公司不 sponsor）。
总体上很满意也很推荐这个项目啦，MQM 项目总体上是上升趋势。
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原文引自：
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